AI解题，人类未获益
OpenAI本月早些时候宣布，其人工智能模型解决了世界上最难的数学问题之一——纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题。该公司在9月8日的声明中称，其主要目标是赋能科学家，推进造福全人类的科研与技术。
然而，数学界对此反应冷淡。尽管专家确认由AI起草的166页证明在技术上正确，但其可读性极差，人类难以从中提取新的数学理解。牛津大学数学家詹姆斯·梅纳德（James Maynard）指出：“目前，很难从这个新的AI证明中获得任何人类层面的洞察。”布朗大学数学家哈维尔·戈麦斯-塞拉诺（Javier Gómez-Serrano）直言：“这篇论文不是为人类写的。”他认为，除非经过彻底重写，否则该证明对推动领域发展帮助有限，“截至今天，它没教给我们太多东西。”
过去六个月，大型语言模型在数学界迅速渗透，展现出产生新发现的潜力。但在这一案例中，鲜有人将其视为人机协作的成功典范。梅纳德作为25位菲尔兹奖得主之一，签署了9月11日发布的一份声明，谴责AI公司与数学界存在“目标不一致”。他批评道：“由于相关方的决策失误，这变成了一场混乱的争斗。”
针对争议，OpenAI周一回应称已成立“独立数学咨询小组”，以协助审查和传播新成果。但公司强调，该小组无权干涉其内部研发节奏，也不负责就数学发现的进度提供建议。
千万美元算力与学术争议
纳维-斯托克斯方程用于描述流体流动，广泛应用于物理和工程领域，但其根本原理仍未被完全理解。深入解析该方程有望带来理解流体复杂解的新工具，进而优化湍流和飞机升力模型。自2000年克莱数学研究所将其列为千禧年大奖难题以来，全球数学家一直在寻找方程“崩溃”的情景，奖金高达100万美元。
社区普遍认为，这是七个千禧年难题中最有望率先被解决的问题。纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）及其合作者、Anthropic公司的莱文特·阿尔珀格（Levent Alpöge）此前正利用AI工具逼近答案。
OpenAI透露，受传闻及内部模型性能飞跃启发，公司于9月初启动专项攻坚。约1万个AI代理连续工作88小时，消耗约1300亿个输出令牌。按公开模型定价计算，仅解决该问题的算力成本就在600万至1000万美元之间；若计入整体搜索过程使用的3000亿个令牌，总成本接近1500万至2000万美元。
随后爆发的争议聚焦于学术伦理。巴克马斯特指控，OpenAI在接触他时暗示，若他能放弃与竞争对手Anthropic员工阿尔珀格的合作，便可署名论文。巴克马斯特认为，OpenAI通过间接渠道获悉了他们的研究方法，甚至可能是通过AI代理获取。OpenAI对此予以否认，坚称未使用二人的提示或证明过程。
仓促发布的成果被批评为“写得极差”。巴克马斯特表示，OpenAI的抢先发布迫使他不得不公开自己尚未完善、 heavily AI辅助的初步结果。“一切都太匆忙，”他说，“虽然未达满意标准，但至少引言涵盖了关键思想。”
代码验证与未来协作
尽管证明文本晦涩，但数学界对其正确性抱有较高信心。原因在于OpenAI不仅发布了证明，还生成了名为Lean的形式化代码。Lean是一种数学编程语言，若代码能成功编译，即被视为证明完整且正确。戈麦斯-塞拉诺证实，OpenAI生成的Lean代码按预期编译通过，社区据此达成共识：证明是正确的。
数学家们普遍对AI持开放态度，毕竟该领域早已习惯将日常计算任务交给计算机。但梅纳德强调，数学的核心不仅是求解，更在于背后的人类理解。“这一事件提醒我们，答案本身并非全部。”
OpenAI表示，新成立的数学咨询小组是改善成果传播的第一步，并希望数学家能在塑造答案的过程中处于核心位置。